Python實(shí)現(xiàn)生成對(duì)角矩陣和對(duì)角塊矩陣
對(duì)角矩陣
scipy中的函數(shù)
在scipy.linalg中,通過(guò)tri(N, M=None, k=0, dtype=None)可生成N×M對(duì)角矩陣,若M=None,則M默認(rèn)為N。k表示矩陣中用1填充的次對(duì)角線個(gè)數(shù)。
print(tri(3,5,2,dtype=int)) ''' [[1 1 1 0 0] [1 1 1 1 0] [1 1 1 1 1]] '''
在numpy中也提供了多種對(duì)角矩陣生成函數(shù),包括diag, diagflat, tri, tril, triu等,
numpy.diagflat
diagflat用于生成對(duì)角矩陣,diag在diagflat基礎(chǔ)上,添加了提取對(duì)角元素的功能,例如
>>> np.diagflat([1,2,3]) array([[1, 0, 0], [0, 2, 0], [0, 0, 3]]) >>> np.diag([1,2,3]) array([[1, 0, 0], [0, 2, 0], [0, 0, 3]]) >>> np.diag(np.ones([3,3])) #提取對(duì)角元素 array([1., 1., 1.])
numpy.tri
tri(M,N,k)用于生成M行N列的三角陣,其元素為0或者1,k用于調(diào)節(jié)0和1的分界線相對(duì)于對(duì)角線的位置,例如
>>> np.tri(3,5,1) array([[1., 1., 0., 0., 0.], [1., 1., 1., 0., 0.], [1., 1., 1., 1., 0.]]) >>> np.tri(3,5,2) array([[1., 1., 1., 0., 0.], [1., 1., 1., 1., 0.], [1., 1., 1., 1., 1.]]) >>> np.tri(3,5,3) array([[1., 1., 1., 1., 0.], [1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]])
tril, triu可用于提取出矩陣的左下和右上的三角陣,其輸入?yún)?shù)除了待提取矩陣之外,另一個(gè)參數(shù)與tri中的k相同。
x = np.arange(12).reshape(4,3) >>> np.tril(x,-1) array([[ 0, 0, 0], [ 3, 0, 0], [ 6, 7, 0], [ 9, 10, 11]]) >>> np.triu(x,-1) array([[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 0, 7, 8], [ 0, 0, 11]])
對(duì)角塊矩陣
對(duì)于scipy.linalg.block_diag(A,B,C)而言,會(huì)生成如下形式矩陣
from scipy.linalg import * import numpy as np A = np.ones([2,2]) B = np.round(np.random.rand(3,3),2) C = np.diag([1,2,3]) bd = block_diag(A,B,C) print(bd) ''' [[1. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. ] [1. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. ] [0. 0. 0.8 0.38 0.41 0. 0. 0. ] [0. 0. 0.84 0.45 0.24 0. 0. 0. ] [0. 0. 0.32 0.22 0.25 0. 0. 0. ] [0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. ] [0. 0. 0. 0. 0. 0. 2. 0. ] [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 3. ]] '''
其中
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